使用关键字字符串绘图
在某些情况下，数据源的格式是用字符串关联特定变量的。例如，使用numpy.recarray或pandas.DataFrame。numpy.recarray：
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.recarray.html#numpy.recarraypandas.DataFrame：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html#pandas.DataFrame
Matplotlib通过data关键字参数接受上面这种数据对象，这样，就可以使用与这些变量对应的字符串生成绘图。
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npnp.random.seed(19680801) # seed the random number generator.data = {'a': np.arange(50), 'c': np.random.randint(0, 50, 50), 'd': np.random.randn(50)}data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50)data['d'] = np.abs(data['d']) * 100
plt.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data)plt.xlabel('entry a')plt.ylabel('entry b')plt.show()
用分类变量绘图
也可以使用分类变量创建绘图。Matplotlib的许多绘图函数接受类别变量。例如：
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import matplotlib.pyplot as pltnames = ['group_a', 'group_b', 'group_c']values = [1, 10, 100]
plt.figure(figsize=(9, 3))
plt.subplot(131)plt.bar(names, values)plt.subplot(132)plt.scatter(names, values)plt.subplot(133)plt.plot(names, values)plt.suptitle('Categorical Plotting')plt.show()
控制线条属性
线条有许多属性可以设置：线宽、虚线样式、抗锯齿（平滑拟合）等；请参阅matplotlib.line.Line2D。有几种方法可以设置线属性。
matplotlib.line.Line2D：
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D
● 用关键字参数：
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plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
● 使用Line2D实例的setter方法。plot（绘图）函数返回Line2D对象的列表；例如，line1, line2 = plot(x1，y1，x2，y2)。在下面的代码中，假设只有一个图线（line），因此返回的列表长度为1。我们使用(line,)元组解包，以获得该列表的第一个元素：
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line, = plt.plot(x, y, '-')line.set_antialiased(False) # 禁用抗锯齿turn off antialiasing
● 使用setp函数。下面的示例使用MATLAB风格的函数来设置图线（line）列表上的多个属性。setp可以透明地处理对象列表或单个对象。既可以使用python关键字参数，也可以用MATLAB样式的字符串/值对：setp：
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.setp.html#matplotlib.pyplot.setp
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lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)# use keyword argumentsplt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)# or MATLAB style string value pairsplt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
下表是可用的Line2D属性。
Line2D：
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D
要获取可设置图线（line）属性的列表，请使用一图线对象（line）或多图线列表（lines）作为参数调用setp函数。
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>>> lines = plt.plot([1, 2, 3])>>> plt.setp(lines) agg_filter: a filter function, which takes a (m, n, 3) float array and a dpi value, and returns a (m, n, 3) array and two offsets from the bottom left corner of the image alpha: scalar or None animated: bool antialiased or aa: bool clip_box: `.Bbox` clip_on: bool ......